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摘 要：提出了一种基于粒子滤波（PF）与加权最小二乘法（WLS）的超宽带（UWB）高精度室内定位方法，旨在解决传统定位技术在复杂环境下的精度不足问题。该方法采用飞行时间测量（TOF）技术，通过加权最小二乘法动态调整权重，优先信任视距（LOS）信号，抑制非视距（NLOS）信号的干扰，并利用粒子滤波（PF）处理标签移动和时序异步问题，进一步提高了定位精度和稳定性。实验结果表明，在动态场景下，该方法的均方根误差（RMSE）较传统方法降低约15%，轨迹平滑度提升40%，在50% NLOS 干扰下，RMSE 仅增加37%，展现出良好的鲁棒性。
关键词：UWB；室内定位；粒子滤波；加权最小二乘法
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2026.05.008
引言
近年来，室内高精度定位技术在多个领域得到了广泛应用，如室内导航、大型地下停车场寻车、大型事故救援、商场商品查找以及工厂智能化管理等[1]。然而，传统GPS 定位技术由于信号易受障碍物阻挡，无法满足室内环境对定位精度和实时性的要求，使得室内高精度定位成为当前研究的热点和难点。在此背景下，超宽带（UWB）技术凭借其高精度、低功耗和抗多径干扰等优势，逐渐成为室内及封闭环境定位的理想选择。UWB 定位技术的核心问题在于如何利用其信号实现精确定位，常见的方法包括基于飞行时间测量（TOF）[2]、基于接收信号强度测量（RSS）[3]、基于到达信号角度测量（AOA）[4]和基于到达时间差测量（TDOA）[5]。
尽管UWB技术具有诸多优势，但室内高精度定位仍面临诸多挑战，如多径效应、非视距（NLOS）传输以及随机噪声等因素，这些因素导致定位精度不足和稳定性欠佳。为解决这些问题，本文提出了一种基于粒子滤波（PF）[6]与加权最小二乘法（WLS）[1]的UWB高精度定位方法。该方法基于飞行时间测量（TOF），通过加权最小二乘法动态调整权重，优先信任视距（LOS）信号数据，抑制非视距（NLOS）信号数据的影响。同时，利用粒子滤波将连续时间状态估计转化为离散时间状态估计，有效处理标签移动和时序异步问题，进一步提高室内定位的精度和稳定性[6]。
